열 잡고 전력 76% 줄이는 차세대 AI 상변화 메모리 개발

국내 연구진이 전력 소모를 크게 줄이고 하나의 셀에 여러 정보를 안정적으로 저장하는 차세대 상변화 메모리기술을 개발했다. 한국연구재단은 고려대학교 김태근 교수 연구팀이 서로 다른 특성을 지닌 두 종류의 소재를 결합해 메모리 내부의 열 확산과 상변화 영역을 단계적으로 조절하는 이중 격리 상변화 이종구조 메모리를 구현했다고 11일 밝혔다. 생성형 인공지능(AI), 대규모 언어모델 등 데이터 처리량이 급격히 증가하면서 빠른 동작 속도와 낮은 전력 소모, 높은 저장밀도를 동시에 갖춘 차세대 메모리 기술의 중요성이 커지고 있다. 하지만 기존 상변화 메모리는 데이터를 기록할 때 발생하는 열이 주변으로 번져 에너지가 낭비되고 영역 제어가 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 구동 시에 상변화가 되지 않고 결정 상태로 유지가 가능한 두 종류의 전이금속 칼코겐화합물인 NiTe2와 MoTe2을 함께 배치하는 새로운 구조를 도입했다.

NiTe2는 낮은 전압에서도 열을 효율적으로 발생시키고 전달하는 열 전도층 역할을, MoTe2는 열이 확산되는 것을 억제하는 열 차단층 역할을 수행한다. 이를 통해 메모리 내부의 열 이동 경로를 설계해 상변화가 발생하는 위치와 범위를 정밀하게 제어할 수 있도록 했다. 연구팀은 전기적 특성 분석과 열 시뮬레이션, 고해상도 투과전자현미경, X선 회절 분석 등을 통해 제안한 구조의 동작 원리를 검증했다. 그 결과 메모리 내부의 열 이동 경로를 원하는 대로 설계할 수 있게 됐으며, 기존 대비 동작 에너지를 76% 아끼고 내구성을 110% 높이는 데 성공했다. 이번 연구는 상변화 메모리의 성능 향상을 단순한 소재 개발이 아니라 메모리 내부의 열 흐름을 설계하는 새로운 접근법으로 구현했다는 점에서 의미가 크다고 연구팀은 설명했다. 김태근 교수는 "제안된 기술은 저전력 동작과 다중정보 저장, 높은 신뢰성을 동시에 확보할 수 있어, 향후 고집적 AI 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인메모리 컴퓨팅 등 차세대 반도체 시스템의 핵심 메모리 기술로 활용될 것으로 기대된다"고 말했다.